Marco de decisión financiera basado en desastres que utiliza el aprendizaje automático en la India
Socio implementador: Build Change
Project name:Marco de decisión financiera basado en desastres que utiliza el aprendizaje automático en la India
Este proyecto mejora la evaluación de los daños causados por desastres al sustituir los métodos manuales por una automatización avanzada, lo que agiliza los esfuerzos y conserva los recursos.
Al proporcionar información actualizada en tiempo real sobre los daños, acelera la planificación de la recuperación y respalda la toma de decisiones financieras informadas para la respuesta ante desastres. La mejora de la eficiencia garantiza la adopción de medidas rápidas y basadas en datos, lo que optimiza la asignación de recursos.
En última instancia, transforma la gestión de desastres al permitir estrategias proactivas, reducir los retrasos y mejorar la eficacia general en la respuesta a las crisis.
causadas por las
inundaciones en la India
elevadas causadas a
edificios
Impacto y conclusiones principales
1
Un amplio conjunto de datos de imágenes etiquetadas de desastres entrenó múltiples modelos, mejorando su capacidad para detectar diversos patrones de daños. Este riguroso entrenamiento mejora significativamente la precisión de la evaluación, lo que permite realizar evaluaciones precisas en diversos escenarios de desastres del mundo real para una respuesta y recuperación eficaces.
2
Las técnicas avanzadas de aprendizaje profundo permitieron al modelo analizar con precisión escenarios de desastres complejos. Durante las pruebas, identificó y clasificó los daños de forma sistemática y con gran fiabilidad, lo que mejoró la precisión de la evaluación y facilitó una respuesta rápida y basada en datos ante los desastres, así como las labores de recuperación.
3
El estudio desarrolló un método rápido y automatizado de evaluación de daños por desastres, lo que redujo drásticamente el esfuerzo manual y aceleró las evaluaciones. Este enfoque garantiza una información oportuna y precisa, lo que permite una respuesta más eficaz ante los desastres y una planificación de la recuperación, al tiempo que optimiza la asignación de recursos para las zonas afectadas.
